## PENGGUNAAN NAIVE BAYES DALAM MENGANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MCDONALD’S DI INDONESIA
Tri arifqi 1 , Nana Suarna 2 , Willy Prihartono 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Komputerisasi akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Cirebon, Indonesia triarifqi2609@gmail.com

## ABSTRAK
McDonald's,  yang  dikenal  sebagai  MCD  di  Indonesia,  telah  secara  efektif  memanfaatkan  aplikasi  seluler untuk  mempercepat  transaksi  dan  meningkatkan  kinerja  secara  keseluruhan.  Namun  demikian,  kekhawatiran seputar dukungan untuk pelanggaran hak asasi manusia di Palestina telah berdampak signifikan pada sentimen pengguna, terutama di Indonesia di mana nilai perdamaian sangat dihargai. Untuk menyelidiki masalah ini, para peneliti menggunakan algoritma Naive Bayes untuk dengan cermat memeriksa sentimen yang berasal dari 2000 ulasan pengguna McDonald's di Google Play Store. Pemeriksaan ini dilakukan melalui pemanfaatan teknik web capture  dan  pre-processing  teks.  Dengan  mengalokasikan  rasio  berbagi  data  70:30,  model  mencapai  tingkat akurasi yang mengesankan sebesar 95,2% ketika diterapkan pada data pelatihan, dan 86% ketika diuji pada data baru. Selanjutnya, tingkat presisi ditemukan 54%, tingkat penarikan 58%, dan skor F1 dihitung pada 60% dalam rasio 80:20. Analisis  komprehensif  mengungkapkan dominasi  yang jelas dari opini  negatif  yang  menyumbang 65,1% dari data  yang  dikumpulkan,  khususnya  mengenai  masalah  teknis.  Tujuan  akhir  dari  temuan  ini  adalah untuk membantu pengembang dalam meningkatkan kualitas aplikasi mereka dan memastikan kepuasan pengguna secara  keseluruhan.  Studi  ini  berfungsi  sebagai  demonstrasi  aplikasi  praktis  dari  Knowledge  Discovery  in Databases (KDD) dan teknik Naive Bayes dalam melakukan analisis sentimen pada ulasan McDonald's, sehingga menyajikan potensi kemajuan masa depan dalam keakuratan analisis emosi.
Kata Kunci: Mcdonalds, naïve bayes, Data mining, confusion matrix, Analisis sentimen

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini,  aplikasi  mobile  telah menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan  sehari-hari, termasuk  dalam  industri  retail  dan  layanan  makanan cepat  saji.  McDonald's,  sebagai  salah  satu  pemain utama  di  industri  ini,  telah  mengembangkan  aplikasi mobile  untuk  memudahkan  transaksi  pembelian  bagi pelanggannya  di  Indonesia.  Aplikasi  ini  tidak  hanya memungkinkan transaksi yang lebih cepat dan praktis, tetapi  juga  memberikan  McDonald's  wawasan berharga  tentang  preferensi  dan  perilaku  pelanggan melalui  ulasan  dan  rating  yang  diberikan  oleh pengguna [1].
Namun,  aplikasi  ini  juga  menjadi  medium  bagi pelanggan untuk menyampaikan ketidakpuasan mereka, termasuk respons terhadap isu-isu sosial yang dianggap berhubungan dengan perusahaan. Belakangan ini, McDonald's  di Indonesia dikabarkan mendapat reaksi negatif terkait isu dukungan terhadap pelanggaran  hak  asasi  manusia  (HAM)  di  Palestina, yang  telah  menjadi  topik  hangat  di  media  sosial  dan berpotensi mempengaruhi sentimen pelanggan terhadap merek tersebut [2][3].
Mengingat  pentingnya  memahami  sentimen pelanggan  dalam  pengembangan  produk  dan  strategi pemasaran, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan aplikasi McDonald's di Indonesia  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes. Algoritma  ini  dipilih  karena  kemampuannya  dalam klasifikasi  teks  berdasarkan  probabilitas  dan  statistik yang  telah  terbukti  efektif  dalam  analisis  sentimen.
Penelitian ini akan menggunakan metode Knowledge Discovery  in Databases (KDD) untuk  mengolah data ulasan yang diperoleh dari Google Play Store. Proses ini meliputi tahapan preprocessing, transformasi data, dan data mining, di mana algoritma Naive Bayes akan diterapkan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan menjadi positif, negatif, atau netral.
Hasil  yang  diantisipasi  dari  penelitian  ini  siap untuk  menawarkan  wawasan  yang  tak  ternilai  dan mendalam  kepada  pengembang  aplikasi  McDonald's, sehingga  memfasilitasi  peningkatan  kualitas  layanan dan pengalaman pengguna. Selain itu, upaya penelitian ini  memiliki  potensi  untuk  memberikan  kontribusi yang  signifikan  bagi  komunitas  ilmiah,  khususnya dalam  kemajuan  metodologi  yang  lebih  efektif  dan efisien  untuk  analisis  sentimen.  Selain  itu,  temuan penelitian  ini  dapat  sangat  penting  bagi  pembuat kebijakan,  karena  mereka  berusaha  memahami konsekuensi  sosial  yang  terkait  dengan  pemanfaatan aplikasi seluler dalam industri makanan cepat saji.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Studi  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Moh Khoirul  Insan  dkk,  Menyimpulkan  bahwa  Metode yang digunakan, algoritma Naive Bayes, menyerahkan imbangan  presisi  sebanyak  84,52%,  ketepatan sebanyak 82,51%, dan recall sebanyak 87,62%. Hasil ini menyinggir bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengelompokkan  geram  pandangan  tambah  baik. Studi  model  yang  dilakukan  juga  mengabdikan
algoritma  Naive  Bayes  menjelang  membicarakan geram  pendapat  biasa  terhadap  peservis  tertentu, sebagai  peservis  pengiriman  dan  peservis  penjabaran lainnya  sebagai  Spotify.  Hasil  analisis  menyinggir bahwa  algoritma  Naive  Bayes  bertelur  bagian  dalam terup  geram,  tambah  presisi  yang  berbagai  ragam terpulang ambang penyebab yang dianalisis. Diharapkan  imbangan  analisis  ini  menyerahkan petunjuk  yang  praktis  kira  dam  penjabaran  Brimo menjelang  mengintensifkan  peservis  berasaskan pandangan pemakai di Google Play[4].
Penelitian  sebelumnya  oleh  Anggi  Puji  Astuti dkk, menyimpulkan bahwa analisis opini benar-benar tepat,  maka  penelitian  ini  membahas  tentang  analisis review  pengguna  mobile  banking  BRImo  melalui metode  klasifikasi  teks.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  membandingkan  kinerja  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Naive  Bayes dalam  klasifikasi  evaluasi  aplikasi.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM lebih baik dalam mengklasifikasikan  review  aplikasi  BRImo  dengan akurat. Studi ini  merupakan kontribusi penting untuk memahami  pandangan  pengguna  terhadap  aplikasi mobile  banking  dan  menunjukkan  bahwa  metode klasifikasi  teks  dapat  efektif  dalam  menganalisis ulasan  pengguna.  Referensi  penelitian  mencakup beberapa  penelitian  lain  yang  menggunakan  metode klasifikasi  teks  untuk  analisis  sentimen,  yang menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini  signifikan  dan penting untuk memahami persepsi pengguna terhadap berbagai aplikasi dan layanan[5].
Kajian  yang  serupa  penelitian  sebelumnya  oleh Nanda  Fibriyanti  Arminda  dkk,  Menyimpulkan bahwaTujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengumpulkan informasi positif atau negatif mengenai  penilaian  pengguna  aplikasi  BRImo  di Google Play store melalui analisis opini. Hasil analisis menunjukkan  bahwa  dari  1011  data  review,  670 dianggap negatif dan 341 positif, menunjukkan bahwa perasaan negatif adalah yang paling umum. Kata-kata seperti  "app",  "brimo",  "gagalandquot;",  "input", "sulit"  dan  "registry"  sering  terlihat  dalam  ulasan negatif,  mengacu  pada  keluhan  pengguna  tentang masalah dalam menggunakan aplikasi BRImo. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan informasi evaluasi kinerja BRImo berdasarkan rating pengguna untuk meningkatkan kualitas layanan yang ada[6].

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  teknik  yang  sering digunakan dalam penelitian untuk memahami persepsi publik  terhadap  berbagai  topik,  seperti  produk, layanan,  atau  kebijakan,  dan  digunakan  untuk mengekstrak,  memahami,  dan  menganalisis  opini subjektif  dari  data  teks.  Sebagai  contoh,  analisis sentimen digunakan dalam penelitian yang dilakukan oleh peneliti di Indonesia untuk memahami pendapat publik tentang PT PAL Indonesia, sebuah perusahaan negara yang bergerak dalam industri pembuatan kapal.
Penelitian ini menggunakan teknik Naive Bayes, yang menunjukkan tingkat akurasi sebesar 84,08 persen [7].

## 2.3. Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes, metode klasifikasi yang berakar pada prinsip-prinsip probabilitas dan statistik, didasarkan  pada  asumsi  bahwa  setiap  fitur  individu yang  ada  dalam  kumpulan  data  berkontribusi  pada hasil  klasifikasi  dengan  cara  yang  sepenuhnya independen,  sehingga  beroperasi  di  bawah  premis independensi fitur. Menggunakan rumus:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻)

## 𝑃(𝑋)
Keterangan:
X : Data dengan class yang belum diketahui
H  :  Hipotesis  data  X  yang  merupakan  suatu  class spesifik
P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probabilitas)
P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H)  :  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H P(X) : Probabolitas X
Dalam ranah analisis sentimen, algoritma Naive Bayes  telah  banyak  digunakan  dalam  banyak penelitian, menunjukkan kemanjurannya dan menghasilkan  hasil  yang  terpuji.  Sebagai  contoh, dalam  penyelidikan  alternatif  yang  menempatkan penekanan khusus pada mengukur sentimen terhadap vaksin  COVID-19  dalam  batas-batas  Filipina,  para peneliti  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk secara  efektif  mengkategorikan  tweet  yang  ditulis dalam  bahasa  Inggris  dan  Filipina,  sehingga membedakan  polaritas  setiap  tweet  sebagai  positif, netral, atau negatif. Hasil yang diperoleh tidak kurang mengesankan,  karena  mereka  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  luar  biasa  sebesar  81,77%,  sehingga melampaui  kinerja  studi  analisis  sentimen  lainnya yang menggunakan data Twitter yang bersumber dari Filipina [8].

## 2.4. Machine Learning dan Python
Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan  yang  memungkinkan  komputer  untuk  belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram  secara  eksplisit.  Python  adalah  bahasa pemrograman  yang  populer  dalam  bidang  machine learning  karena  sintaksnya  yang  mudah  dibaca, dukungan  luas  untuk  perpustakaan  ilmiah  dan numerik,  dan  kemampuannya  untuk  bekerja  dengan data  dalam  skala  besar.  Sebagai  contoh,  dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  di  Indonesia, metode machine learning digunakan untuk memprediksi  kondisi  kritis  anak  di  ruangan  intensif, dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa  penggunaan machine  learning  dalam  memberikan  prediksi  suatu kondisi kritis pasien lebih akurat dibandingkan metode konvensional [9].

## 2.5. McDonald’s Di Indonesia
McDonald's adalah salah satu restoran cepat saji yang sangat digemari di Indonesia. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Iskandar dan Widiyanesti (2020), kepuasan  pelanggan  pada  industri  restoran  cepat  saji dapat  diukur  melalui  kualitas  pelayanan,  kualitas makanan,  serta  rasio  nilai  harga.  Dalam  penelitian tersebut,  mereka  menemukan  bahwa  kepuasan pelanggan  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan signifikan terhadap niat perilaku pelanggan McDonald's di Indonesia [10].

## 2.6. Confusion Matrix
Teknik  confusion  matrix  yaitu  teknik  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  klasifikasi  model untuk  memperkirakan  objek  yang  benar  atau  salah. Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  confusion matrix multiclass(terdiri lebih dari 2 dataset) tentunya berbeda  dengan  rumus  confusion  matrix  2  kelas perhitungan  confusion  matrix  dilakukan  dengan mencari  nilai  True  Positive  (TP),  False  Positive (FP),True  Negtive  (TN)  dan  False  Negative  (FN) untuk setiap kelas (negatif, netral, positif) untuk lebih lengkapnya bisa dilihat pada tabel 1.
Table 1. Confusion Matrix Kelas Prediksi Negatif Prediksi Netral Prediksi Positf Kelas Negatif TN FNt FP Kelas Netral FN TNt FP Kelas Positif FN FNt TP
Keterangan: a. True  Positive  (TP),  merupakan  nilai  kelas  yang diprediksi bernilai positive dan faktanya positive.
b. False  Positive  (FP),  merupakan  nilai  kelas  yang diprediksi  bernilai  positive  dan  faktanya  negative atau neutral.
c. True  Negative  (TN),  merupakan  nilai  kelas  yang diprediksi bernilai negative dan faktanya negative.
d. False  Negative  (FN),  merupakan  nilai  kelas  yang diprediksi  bernilai  negative  dan  faktanya  positive atau neutral.
e. True  Neutral  (TNt)  merupakan  nilai  kelas  yang diprediksi bernilai neutral dan faktanya neutral.
f. False  neutral  (FNt)  merupakan  nilai  yang  kelas yang  diprediksi  bernilai  neutral  dan  faktanya positive dan negative.
Menggunakan confusion matrix untuk pengujian menghasilkan perhitungan empat hasil, yang meliputi: a. Akurasi:  Nilai  akurasi  merupakan  presentase  dari suatu  kelas  terprediksi  dengan  benar  oleh  model yang  sudah  dibuat,  berikut  rumus  untuk menghitung akurasi:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁
(𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) 𝑋 100% (1)
b. Presisi:  Nilai  presisi  adalah  tingkat  ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna yang diminta  dengan  jawaban  yang  diberikan  oleh sistem, berikut rumus untuk menghitung presisi:

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2)
c. Recall:  Nilai  Recall  adalah  persentase  sebuah program memprediksi sebuah data ke bukan kelas aktualnya,  recall  biasa  disebut  juga  dengan sensitifitas,  berikut  rumus  untuk  menghitung Recall:

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
d. F1-score:  Nilai  F1-Score  merupakan  salah  satu perhitungan  evaluasi  dalam  informasi  yang mengkombinasikan  recall  dan  presisi.  Nilai  F1- Score  menunjukan  perbandingan  rata-rata  recall dan presisi yang dibobotkan, berikut rumus untuk menghitung F1-score:
𝐹1 = 2𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. METODE PENELITIAN
Analisis  sentimen  menggunakan  teknik  Naive Bayes  dan  pendekatan  deskriptif  kuantitatif  dapat dioptimalkan dengan mengintegrasikan proses Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD).  Proses KDD ini melibatkan serangkaian langkah yanag dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  digunakan  untuk analisis  sentimen  diambil  dari  berbagai  sumber, termasuk  data  komentar  dan  ulasan  pengguna Mcdonals  dari  platform  resmi  Google  Play  Store. Peneliti dapat mengakses data ini dengan menggunakan  web  scrapping  atau  API  bahasa pemrograman Python.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing  data,  merupakan  bagian  penting dari  analisis  sentimen,  melibatkan  sejumlah  proses untuk mempersiapkan dan membersihkan data. Proses ini dimulai dengan data filtering untuk menghilangkan informasi yang tidak penting atau mengganggu. Selain itu, case  folding digunakan  untuk  mengubah  semua huruf  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil  atau  besar, sehingga mudah diproses.
Tokenisasi  adalah  proses  berikutnya,  yang membagi teks menjadi kata-kata atau tag khusus yang dapat  diproses  lebih  lanjut.  Selanjutnya, stopword removal dan stemming dilakukan untuk menghilangkan kata-kata umum yang tidak memberikan  informasi  penting untuk  analisis sentimen, seperti "dan", "atau", "dari", dll., dan untuk mengurangi variasi kata yang sama, kata-kata diubah ke bentuk dasarnya (root word ). Labeling kemudian  terjadi,  di  mana  data  diberi label  atau  poin  emosional  sesuai  dengan  konteksnya. Ini  dapat  menjadi  ulasan  positif,  negatif,  atau  netral berdasarkan jumlah bintang yang diberikan pengguna. Terakhir,  data  dibagi  menjadi  dua  bagian.  Yang pertama adalah data pelatihan, yang digunakan untuk melatih  model  Naive  Bayes,  dan  yang  kedua  adalah data pengujian, yang digunakan untuk menguji kinerja model setelah dilatih.

## 3.3. Transformasi
Dalam  analisis  sentimen,  transformasi  data melibatkan  konversi  data  teks  ke  format  yang  dapat diproses oleh algoritma pembelajaran mesin. Pembobotan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document  Frequency)  adalah  salah  satu  teknik  yang digunakan.  Teknik  ini  menentukan  seberapa  penting suatu  kata  dalam  dokumen  yang  merupakan  bagian dari  kumpulan  dokumen  atau  corpus.  TF-IDF memberikan prioritas lebih tinggi untuk kata-kata yang sering  muncul  dalam  dokumen  tertentu  tetapi  jarang muncul  di  dokumen  lain  dalam  corpus.  Dengan demikian,  kata-kata  yang  menarik  dan  informatif diberi prioritas lebih tinggi.

## 3.4. Data Mining
Data mining adalah proses mengekstrak pola atau pengetahuan yang berguna dari kumpulan data besar. Dalam  konteks  analisis  sentimen,  data  mining biasanya  melibatkan  penggunaan  algoritma  machine learning  untuk  mengklasifikasikan  teks  berdasarkan sentimen  yang  mereka  ekspresikan.  Algoritma  Naive Bayes  adalah  salah  satu  algoritma  yang  sering digunakan  dalam  analisis  sentimen.  Algoritma  ini bekerja dengan menghitung probabilitas bahwa suatu dokumen  atau  teks  termasuk  dalam  kategori  tertentu (misalnya,  positif,  negatif,  atau  netral)  berdasarkan kata-kata yang ada di dalamnya. Algoritma ini dikenal efektif  dalam  klasifikasi  teks  dan  telah  digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi analisis sentimen.

## 3.5. Evaluasi
Evaluasi dalam konteks analisis sentimen adalah proses  mengukur  seberapa  baik  model  machine learning  dapat  mengklasifikasikan  data  berdasarkan sentimen yang terkandung di dalamnya. Ini dilakukan dengan  membandingkan  prediksi  yang  dibuat  oleh model  terhadap  nilai  sebenarnya  yang  diketahui  dari set  data  pengujian.  Metrik  evaluasi  yang  digunakan antara lain yaitu, akurasi, presisi, recall, dan F1 Score. Evaluasi  ini  penting  untuk  menentukan  kualitas  dan keandalan  model  dalam  menganalisis  sentimen,  serta untuk  mengidentifikasi  area  yang  memerlukan perbaikan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat  hasil,  Pengujian  dan  pembahasan  yang telah dilakukan.

## 4.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dari  tanggal  1 November 2023 hingga 15 Desember 2023. Proses ini melibatkan beberapa langkah penting:

## 4.1.1. Seleksi Data
Sebelum  melakukan  proses  pengambilan  data (scrapping) dari ulasan di Google Play Store, peneliti melakukan  seleksi  data.  Tujuan  dari  seleksi  data  ini adalah  untuk  menentukan  kriteria  data  yang  relevan dan tepat yang akan dipilih, sesuai dengan persyaratan spesifik  analisis  sentimen.  Beberapa  faktor  yang dipertimbangkan dalam seleksi data ini antara lain:
a. Objek  aplikasi:  Studi  ini  melakukan  analisis komprehensif dari data ulasan yang diekstrak dari aplikasi  McDonald's,  yang  diidentifikasi  dengan nama paket khasnya 'com.Mcdonalds.mobileapp'.
b. Bahasa  ulasan:  Penelitian  ini  menetapkan  bahwa bahasa  Indonesia  (lang='id')  harus  digunakan, sehingga  memungkinkan  pengumpulan  ulasan dalam bahasa Indonesia.
c. Jumlah data: Penelitian ini menetapkan bahwa total 2000  ulasan  harus  diperoleh.  Angka  ini  dipilih untuk mendapatkan dataset yang cukup representatif untuk tujuan analisis sentimen.
d. Pengurutan  data:  Penyortiran  data  dilakukan berdasarkan relevansi ulasan dengan topik aplikasi McDonald's (sort=sort.most_relevant).

## 4.1.2. Scrapping Data
Proses pengambilan data menggunakan teknik scrapping  web  melibatkan  eksekusi  skrip  python  di Google  Colab.  Ini  melibatkan  pemasangan  berbagai pustaka,  yaitu  google-play-scraper,  pandas,  dan Numpy,  yang  memainkan  peran  penting  dalam memfasilitasi  pengambilan  dan  manipulasi  data. Setelah proses instalasi selesai, data ulasan dikumpulkan  menggunakan  fungsi  reviews()  yang disediakan  oleh  library  google_play_scraper.  Fungsi ini  digunakan  untuk  mengambil  data  review  dari Google  Play  Store  untuk  aplikasi  tertentu.  Dengan memanggil  fungsi  reviews()  dengan  parameter-
parameter yang ditentukan, peneliti dapat mengumpulkan  data  review  untuk  analisis  dan pemrosesan  lebih  lanjut.  Hasil  data  yang  telah dikumpulkan dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Pengumpulan Data

## 4.2. Preprocessing
Preprocessing  melibatkan  beberapa  langkah penting untuk membersihkan dan menyiapkan dataset sebelum  melakukan  analisis  lebih  lanjut.  Langkah- langkah  yang  dilakukan  dalam  penentuan  parameter meliputi:

## 4.2.1. Filtering Data
Proses ini melibatkan membersihkan data yang ingin  diolah  dan  memberikan  parameter  berdasarkan analisis.  Beberapa  langkah  yang  dilakukan  dalam proses filtering data meliputi:
a) Menghapus URL, sebutan, dan tagar
b) Menghapus kata-kata yang tidak relevan
c) Mengubah huruf asli menjadi huruf kecil

## 4.2.2. Case Folding
Proses ini mengubah huruf lengkap dalam teks menjadi  format  huruf  kecil  atau  kecil.  Hal  ini dilakukan dengan maksud untuk memungkinkan kata- kata yang pada dasarnya identik tetapi disusun dalam huruf  besar  atau  huruf  kecil  dianggap  setara  selama proses analisis data.

## 4.2.3. Tokenization
Proses ini mengubah teks atau informasi yang rumit  menjadi  entitas  kecil.  Tokenisasi  dilakukan dengan  mengubah  teks  menjadi  token  menggunakan fungsi `split()`.

## 4.2.4. Stopword Removal
Proses  ini  menghilangkan  kata-kata  stopword dalam teks tertentu. Kata-kata stopword bisa ditandai dengan  kurangnya  nilai  semantik  atau  kontribusinya yang dapat diabaikan terhadap analisis teks.

## 4.2.5. Stemming
Proses ini mengubah kata-kata menjadi bentuk dasar  atau  akar  kata.  Dalam  bahasa  Indonesia,  kata-
kata sering menunjukkan variasi dengan akhiran atau awalan  yang  berbeda.  Melalui  penerapan  stemming, variasi kata yang tidak perlu dapat diminimalkan, dan kata-kata  yang  berbagi  akar  yang  sama  dapat digabungkan  untuk  menghasilkan  representasi  yang lebih ringkas.
Gambar 3. Hasil Preprocessing

## 4.2.6. Labeling
Proses  ini  digunakan  untuk  mengkategorikan sentimen  sebagai  negatif,  positif,  atau  netral.  Fungsi `label_sentiment()`  digunakan  untuk  menentukan label sentimen berdasarkan skor yang diberikan.
Gambar 4. Hasil Labeling

## 4.2.7. Splitting data
Splitting data adalah proses membagi kumpulan  data  menjadi  dua  subset,  yaitu  data pelatihan  dan  data  uji.  Tujuannya  adalah  untuk mencegah  overfitting  pada  model.  Overfitting  terjadi ketika  model  terlalu  rumit  dan  mampu  menghafal setiap detail rumit dalam data yang terlatih, sehingga menghambat  kemampuan  untuk  menggeneralisasi ketika  menemukan  data  baru.  Dengan  memisahkan kumpulan data menjadi data pelatihan dan pengujian, model dapat dilatih pada yang pertama dan dievaluasi pada yang terakhir untuk menilai kinerja mereka pada data  yang  sebelumnya  tidak  terlihat.  Proses  splitting data  dapat  membantu  meningkatkan  kualitas  model dan memastikan kemampuan model untuk menggeneralisasi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Tabel 1. Pembagian Data No. DATA LATIH DATA UJI 1 80% 20% 2 70% 30% 3 60% 40% 4 50% 50%
Setelah  tahap  preprocessing  selesai,  data  dapat diorganisir  lebih  baik  dan  siap  untuk  analisis  lebih lanjut.

## 4.3. Transformasi
Transformasi data mengacu pada proses konversi data  dari  bentuk  texstual  ke  format  numerikal  yang lebih  cocok  untuk  analisis  atau  penggunaan selanjutnya.  Dalam  konteks  spesifik  aplikasi  analisis sentimen  untuk  Mcdonalds,  transformasi  dilakukan dengan menggunakan TF-IDFVectorizer. TFI- DFVectorizer  berfungsi  untuk  mengekstraksi  fitur kata/ngram dan menentukan frekuensi kemunculannya, sementara secara bersamaan menghitung  TF-IDF  pada  data  yang  telah  dilatih. Prosedur  rumit  ini  dijalankan  dengan  memanggil metode  fit_transform  ().  Proses  transformasi  data difasilitasi  melalui  penggunaan  perintah  bahasa python,  sehingga  memungkinkan  pengguna  untuk secara langsung memvisualisasikan hasil transformasi melalui gambar. Pemanfaatan metode TF-IDF sangat penting untuk melakukan pembobotan kata pada data teks.  Hasil  transformasi  yang  dihasilkan  selanjutnya dapat  dimanfaatkan  dalam  ranah  analisis  sentimen, khususnya pada data yang telah dilatih.

## Gambar 5. Hasil Transformasi

## 4.4. Data Mining
Data mining merupakan proses analitis data besar yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  dimulai  dari pengumpulan data yang relevan yaitu ulasan pengguna McDonald's,  dilanjutkan  pembersihan  dan  persiapan data  dengan  menghilangkan  data  yang  tidak  relevan dan  noise,  kemudian  transformasi  data  teks  menjadi fitur yang dapat digunakan model Naive Bayes melalui tokenisasi  dan  vektorisasi.  Setelah  itu,  model  Naive Bayes  dipilih  dan  diterapkan  karena  kemampuannya menangani  banyak  fitur  tekstual  dan  melakukan klasifikasi  dengan  cepat.  Model  dilatih  dengan  data latih agar dapat mengidentifikasi pola dalam data yang mewakili  sentimen  positif,  negatif  dan  netral. Kemudian  model  dievaluasi  dengan  data  uji  untuk mengukur performa.
Gambar 6. confusion matrix data latih
Dari  confusion  matrix,  berbagai  metrik  evaluasi seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  dapat
dihitung untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi.
Tabel 2. Hasil Pelatihan Model NO MODEL AKURASI 1 Model Pertama 0.949 2 Model Kedua 0.952 3 Model Ketiga 0.944 4 Model Keempat 0.946
Berdasarkan tabel 2 pemerolehan model akurasi data latih adalah pada Model Kedua mencapai akurasi tertinggi 95,2% pada data terlatih menggunakan model Naive Bayes. Ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes,  dengan  pipeline  preprocessing  dan  ekstraksi fitur,  berhasil  mengklasifikasikan  sentimen  ulasan Mcdonalds  pada  data  terlatih  dengan  tingkat  akurasi yang tinggi. Keakuratan model Naive Bayes pada data pelatihan  menunjukkan  bahwa  model  tersebut  secara efektif  mengidentifikasi  dan  memetakan  pola  dalam data, memungkinkan prediksi sentimen yang akurat.
Model  yang  berkinerja  terbaik  pada  data pelatihan dapat digunakan  untuk klasifikasi  sentimen pada  data  pengujian.  Namun,  penting  untuk  dicatat bahwa  kinerja  pada  data  pelatihan  tidak  selalu mencerminkan  kinerja  pada  data  pengujian.  Oleh karena itu, sangat penting untuk melakukan pengujian lebih  lanjut  pada  data  uji  untuk  menilai  kemampuan model untuk menggeneralisasi dan memprediksi data baru yang tidak terlihat. Setelah semua proses selesai nilai  akurasi  prediksi  data  latih  pada  data  uji  bisa dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Prediksi Data Uji
NO MODEL AKURASI 1 Model Pertama 0.86 2 Model Kedua 0.841 3 Model Ketiga 0.627 4 Model Keempat 0.631
Berdasarkan  data  yang  disajikan  pada  Tabel  3, terbukti bahwa  model Naive  Bayes  mencapai tingkat akurasi tertinggi, mencapai 86%, ketika diuji. Hasil ini secara khusus diperoleh oleh Model Pertama. Namun, penting  untuk  dicatat  bahwa  nilai  akurasi  ini  relatif lebih  rendah  daripada  akurasi  tertinggi  yang  dicapai oleh model selama pelatihan, yaitu 95,2%. Penurunan akurasi  menyiratkan  bahwa  model  Naive  Bayes menghadapi  kesulitan  dalam  menerapkan  pola  yang dipelajari dari data pelatihan secara efektif ke data uji. Oleh  karena  itu,  perlu  perhatian  lebih  lanjut  untuk meningkatkan kinerjanya saat diuji.
Berdasarkan  bebrapa  kali  percobaan  yang dilakukan,  dapat  dilihat  pada  Table  3  nilai  akurasi paling tinggi terdapat pada model pertama, maka akan dilakukan evaluasi lebih lanjut pada model tersebut.

## 4.5. Evaluasi
Confusion  matrix  digunakan  dalam  evaluasi model klasifikasi untuk menampilkan performa model pada  serangkaian  data  uji  di  mana  nilai  sebenarnya
diketahui.  Matrix  ini  berisi  informasi  tentang klasifikasi  yang  benar  (disebut  true)  dan  klasifikasi yang salah (disebut false). Biasanya, confusion matrix berbentuk  tabel  3x3  untuk  masalah  klasifikasi  biner, yang  terdiri  dari  empat  sel:  true  positive,  false negative, false positive, dan true negative.
Dalam  konteks  model  klasifikasi,  nilai-nilai  dalam confusion matrix memiliki arti sebagai berikut:
a. True  Positive  (TP):  Jumlah  sampel  positif  yang diprediksi dengan benar.
b. True Negative (TN): Jumlah  sampel  negatif  yang diprediksi dengan benar.
c. False  Positive  (FP):  Jumlah  sampel  negatif  yang salah diprediksi sebagai positif.
d. False  Negative  (FN):  Jumlah  sampel  positif  yang salah diprediksi sebagai negatif.
Dari  confusion  matrix,  berbagai  metrik  evaluasi seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  dapat dihitung untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi.
Tabel 4. Confusion Matrix Kelas Prediksi Negatif Prediksi Netral Prediksi Positif Negatif 253 0 0 Netral 26 0 0 Positif 30 0 91
Tabel  4  menunjukkan  confusion  matrix  untuk  model klasifikasi. Berikut adalah perhitungan metrik evaluasi menggunakan rumus:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 253+0+91 253+0+91+26+0+0+30 𝑋 100 (1)
= 0.86 = 86% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 81.87%+0%+100% 3 = 54,5% (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 100%+0%+75.20% 3 = 58% (3) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2𝑥 95.11%+0%+85.84% 3 (4) = 60.31%
Berdasarkan  perhitungan  di  atas  dapat  kita  ketahui untuk  rata  rata  dari  setiap  kelasnya  kelasnya berdasarkan Tabel 5.

## Tabel 5 Hasil Akurasi Model Pertama
Model Akurasi Presisi Recall F1- Score Model Pertama 86% 54% 58% 60%
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  ketahui  secara  detail dengan penjelasan berdasarkan yang di peroleh

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Algoritma
Naive
Bayes
menunjukkan kemampuan terpuji untuk secara efektif mengklasifikasikan  sentimen  yang  diungkapkan
dalam ulasan pengguna Mcdonalds, mencapai tingkat akurasi  hingga  86%  ketika  diuji  terhadap  data pengujian.  Namun  demikian,  perlu  dicatat  bahwa tingkat  akurasi  ini  kurang  dari  tingkat  akurasi  yang diamati  dalam  data  terlatih,  yang  mencapai  95,2% yang  mengesankan.  Perbedaan  ini  menunjukkan bahwa  model  Naive  Bayes  masih  menghadapi tantangan dalam hal membuat generalisasi. Selanjutnya,  berbagai  presisi,  ingatan,  dan  skor  F1 yang  diamati  di  kelas  sentimen  yang  berbeda menunjukkan ketidakseimbangan kinerja dalam model Naive Bayes. Melihat lebih dekat, model Naive Bayes menghasilkan  tingkat  akurasi  86%,  disertai  dengan tingkat presisi 54%, tingkat recall 58%, dan F1-score 60%.
Angka-angka  numerik  ini  menjelaskan  fakta bahwa, meskipun memiliki tingkat presisi yang cukup tinggi,  model  Naive  Bayes  akan  mendapat  manfaat dari peningkatan lebih lanjut dalam hal akurasi. Nilai ingatan  yang  tinggi  menandakan  kapasitas  model untuk  secara  akurat  mengidentifikasi  sebagian  besar kasus positif, sementara skor F1 yang tidak seimbang dapat menunjukkan distribusi yang tidak merata antara positif  palsu  dan  negatif  palsu.  Akibatnya,  menjadi jelas  bahwa  evaluasi  dan  penyempurnaan  tambahan diperlukan  untuk  mengoptimalkan  kinerja  model Naive Bayes.
Berdasarkan  temuan  penelitian  ini,  beberapa saran  muncul  untuk  penelitian  dan  pengembangan  di masa  depan.  Salah  satu  rekomendasi  tersebut melibatkan  peningkatan  teknik  pengambilan  sampel data  untuk  mencapai  distribusi  kelas  yang  lebih seimbang  dalam  data  pelatihan  dan  pengujian.  Ini memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  kinerja  model klasifikasi.  Jalan  lain  yang  layak  dijelajahi  adalah bereksperimen  dengan  metode  alternatif  klasifikasi sentimen,  seperti  Mesin  Vektor  Dukungan  (SVM), Regresi  Logistik,  atau  pembelajaran  mendalam,  dan kemudian  membandingkan  hasil  dengan  yang diperoleh menggunakan model Naive Bayes. Optimalisasi parameter dan pengayaan data mewakili strategi  tambahan yang  dapat  dikejar  untuk meningkatkan kinerja pendekatan Naive Bayes dalam konteks klasifikasi sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  A.  V.  Gunawan,  N.  A.  S.  Er,  I.  B.  M.
Mahendra, I. M. Widiartha, I. G. N. A. C. Putra, And I. G. A. G. A. Kadyanan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Transportasi
Online
Menggunakan  Multinomial  Naïve  Bayes  Dan Query  Expansion  Ranking,” Jeliku  (Jurnal Elektron. Ilmu Komput. Udayana) , Vol. 11, No.
1, P. 121, 2022, Doi:
10.24843/Jlk.2022.V11.I01.P13.
[2]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  C.  P.  Yanti,  G.  D. Prasetya, I. B. G. Sarasvananda, And I. K. A. G. Wiguna,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Villa  Di Ubud  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes, Decision  Tree,  Dan  K-Nn,” J.  Nas.  Pendidik.
Tek. Inform. , Vol. 11, No. 3, Pp. 205–215, 2022, Doi: 10.23887/Janapati.V11i3.49450.
[3]  B.  Z.  Ramadhan,  R.  I.  Adam,  And  I.  Maulana, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pada  Aplikasi  E- Commerce  Dengan  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” J. Appl. Informatics Comput. , Vol.
6, No. 2, Pp. 220–225, 2022, Doi: 10.30871/Jaic.V6i2.4725.
[4]  M.  K.  K.  Insan,  U.  Hayati,  And  O.  Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna  Di  Google  Play  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,” Jati  (Jurnal  Mhs.  … , Vol. 7, No. 1, Pp. 478–483, 2023.
[5]  A. P. Astuti, S. Alam, And I. Jaelani, “Komparasi Algoritma  Support  Vector  Machine  Dengan Naive  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Pada Aplikasi Brimo,” J. Bangkit Indones. , 2022.
[6]  N.  F.  Arminda,  N.  Sulistiyowati,  And  ..., “Implementasi  Algoritma  Multinomial  Naive Bayes Pada Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Pengguna Aplikasi Brimo,” Jati (Jurnal Mhs. … , 2023.
[7]  F.  S.  Pattiiha  And  H.  Hendry,  “Perbandingan Metode  K-Nn,  Naïve  Bayes,  Decision  Tree Untuk  Analisis Sentimen Tweet Twitter Terkait Opini  Terhadap  Pt  Pal  Indonesia,” Jurikom (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  Vol.  9,  No.  2,  P.  506, 2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i2.4016.
[8]  C. Villavicencio, J. J. Macrohon, X. A. Inbaraj, J. H.  Jeng,  And  J.  G.  Hsieh,  “Twitter  Sentiment Analysis  Towards  Covid-19  Vaccines  In  The Philippines  Using  Naïve  Bayes,” Inf. ,  Vol.  12, No. 5, 2021, Doi: 10.3390/Info12050204.
[9]  D.  Anggraini  And  L.  O.  A.  Rahman,  “Prediksi Kondisi Kritis Anak Di Ruangan Intensif Melalui Machine  Learning:  Tinjauan  Literatur,” J. Keperawatan  Abdurrab ,  Vol.  5,  No.  2,  Pp.  62– 72, 2021, Doi: 10.36341/Jka.V5i2.2191.
[10]  F.  M.  Iskandar  And  S.  Widiyanesti,  “Pengaruh Service Performance Terhadap Customer Satisfaction  Dan  Dampaknya  Pada  Behavioral Intention Pelanggan Mcdonald’s Di Indonesia,” E-Proceeding  Manag. ,  Vol.  7,  No.  1,  Pp.  475– 489, 2020.